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1、foreachRDD设计模式

正确使用foreachRDD的方式，每一个分区创建一个单例connection对象。

dstream.foreachRDD { rdd =>
  rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
    //创建单例对象
　　val connection = createNewConnection()
    partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))
    connection.close()
  }
}

2、并行机制

• 数据并行接收，以kafka为例，从多个topics接收数据。

val numStreams = 5
val kafkaStreams = (1 to numStreams).map { i => KafkaUtils.createStream(...) }
val unifiedStream = streamingContext.union(kafkaStreams)
unifiedStream.print()

• 数据并行处理

　　和spark.default.parallelism有关。

3、提交Jobs

Driver：运行main()创建SparkContext；监听Executor，提供Web UI。

在cluster模式，driver内部起一个AM，AM受yarn管理。在client模式，AM仅仅用来申请资源。

参考链接：https://spark.apache.org/docs/1.6.1/streaming-programming-guide.html